チェーンオブデンシティ（CoD）

チェーンオブデンシティ（Chain of Density、CoD）とは、Adamsらが2023年に提案した要約生成のプロンプト手法です。最初に疎（sparse）な要約を生成し、その後毎回「重要な情報を追加しつつ同じ長さを維持する」精緻化ステップを繰り返すことで、情報密度を段階的に高めた高品質な要約を得るアプローチです。

CoDが重要な理由は、従来の1ステップ要約では「重要な情報が抜ける」か「長くなりすぎる」かのトレードオフがあるのに対し、CoDは反復的な精緻化によって指定文字数を維持しながら情報の抜けを最小化できるためです。GPT-4を使った実験では、5段階の精緻化ステップで人間が好む質の高い要約が得られることが示されました。

実装は比較的シンプルで、「以下のテキストを要約してください。次に、重要な情報を1〜3つ追加しながら同じ長さに書き直してください。これを5回繰り返してください」というプロンプトで機能します。summarizationの品質向上手法としてcotと並ぶ実践的テクニックです。ニュース記事・論文・会議録など長文要約タスクでの活用が進んでいます。llmopsの文脈では、要約パイプラインの品質改善手法として有効です。